Self-Specializing Vision-Language Transmon Chip Calibration in a Physics-Grounded Environment
本論文は、物理に基づいたシミュレーションにおいて、勾配を用いない人間が読める形式のメモを通じて戦略を反復的に適応させることで、重みの更新を行うことなく大幅な忠実度の向上と分散の低減を達成し、実機ハードウェアへ直接転用できるように設計されたフレームワークを用いて、超伝導トランモンチップを校正する自己特化型ビジョン・ランゲージ・エージェントを提示する。